Сопоставить два столбца с двумя другими столбцами

Ответ 1

Вы не указали, что вы считаете правильным ответом, и ваша терминология кажется немного расплывчатой, когда вы говорите о "где встречается взаимное совпадение", но если я правильно понимаю задачу, как найти все строки, где col.3 = = col.10 и col.4 == col.11, то это должно выполнить задачу:

which( outer(indat$V4, indat$V11, "==") & 
       outer(indat$V3, indat$V10, "=="), 
       arr.ind=TRUE)
# result
      row col
 [1,]  19   1
 [2,]  10   3
 [3,]   7   6
 [4,]   8   6
 [5,]   6   7
 [6,]  11   8
 [7,]   3  10
 [8,]   7  11
 [9,]   8  11
[10,]   1  19

Внешняя функция применяет функцию "FUN", в данном случае "==", ко всем двухсторонним комбинациям x и y, ее первый и второй аргументы, поэтому здесь мы получаем матрицу nxn с логическими элементами и я я беру логическое "и" из двух таких матриц. Таким образом, строки, где есть совпадения с другими строками, следующие:

unique( c(which( outer(indat$V4, indat$V11, "==") & 
outer(indat$V3, indat$V10, "=="), 
arr.ind=TRUE) ))

#[1] 19 10  7  8  6 11  3  1

Таким образом, набор без совпадений, предполагая, что data.frame с именем indat, является:

matches <- unique( c(which( outer(indat$V4, indat$V11, "==") & 
                      outer(indat$V3, indat$V10, "=="), arr.ind=TRUE) ))
indat[ ! 1:NROW(indat) %in% matches, ]

И те, у которых есть совпадения:

indat[ 1:NROW(indat) %in% matches, ]

Ответ 2

Ответ DWin прочен, однако с массивными массивами, обычно более 50 тыс. или около того, вы столкнетесь с проблемами памяти, так как создаваемые матрицы огромны.

Я бы сделал что-то вроде:

match(
  interaction( indat$V3, indat$V10),
  interaction( indat$V4, indat$V11)
);

Которая объединяет все значения, представляющие интерес, в факторы и делает совпадение.

Это менее чистое решение, но более быстрое и управляемое.

Ответ 3

Ниже функция compare использует возможности R для быстрой сортировки. Аргументы функции a и b являются матрицами; строки в a - screend для сопоставления строк в b для любого количества столбцов. В случае, если порядок столбцов не имеет значения, установите row_order=TRUE для сортировки строк в порядке возрастания. Предположим, что функция должна работать также с колонками данных и столбцами символов/факторов, а также дублировать записи в a и/или b. Несмотря на использование for и while, он относительно быстро возвращает первое соответствие строки в b для каждой строки a (или 0, если совпадение не найдено).

compare<-function(a,b,row_order=TRUE){

    len1<-dim(a)[1]
    len2<-dim(b)[1]
    if(row_order){
        a<-t(apply(t(a), 2, sort))
        b<-t(apply(t(b), 2, sort))
    }
    ord1<-do.call(order, as.data.frame(a))
    ord2<-do.call(order, as.data.frame(b))
    a<-a[ord1,]
    b<-b[ord2,] 
    found<-rep(0,len1)  
    dims<-dim(a)[2]
    do_dims<-c(1:dim(a)[2])
    at<-1
    for(i in 1:len1){
        for(m in do_dims){
            while(b[at,m]<a[i,m]){
                at<-(at+1)      
                if(at>len2){break}              
            }
            if(at>len2){break}
            if(b[at,m]>a[i,m]){break}
            if(m==dims){found[i]<-at}
        }
        if(at>len2){break}
    }
    return(found[order(ord1)]) # indicates the first match of a found in b and zero otherwise

}


# example data sets:
a <- matrix(sample.int(1E4,size = 1E4, replace = T), ncol = 4)
b <- matrix(sample.int(1E4,size = 1E4, replace = T), ncol = 4)
b <- rbind(a,b) # example of b containing a


# run the function
found<-compare(a,b,row_order=TRUE)
# check
all(found>0) 
# rows in a not contained in b (none in this example):
a[found==0,]